Proof of Prompt Updates：基于 TLS 加密的零知识验证框架

随着人工智能的快速发展，特别是大型语言模型 (LLM) 的广泛应用，提示词已成为 AI 生成响应的关键指导信息。这些提示词分为用户提示和系统提示：

•  用户提示: 由用户提供的查询。
•  系统提示: 由开发者预先定义，用于建立模型的行为准则、语气和上下文输出。

提示的“黑盒问题”

然而，在传统的 LLM 架构中，提示词——尤其是系统提示词——通常隐藏在“黑盒”中。用户无法查看系统提示词在不同交互中是否保持一致，或者在过程中是否被更改。这种黑盒性质导致两个主要问题：

• 一致性问题: 如果在交互过程中修改了系统提示词，模型的输出可能会偏离预期行为。开发者无法保证每次调用都符合预期的提示词，用户也无法验证模型行为的一致性。
• 隐私问题: 系统提示词可能包含高度敏感的业务信息，例如定价策略、风险控制策略或专有算法逻辑。虽然开发者不希望公开这些信息，但他们仍然需要一种方法向用户证明这些信息未被篡改。

Proof of Prompt：一种用于确保可靠性的零知识解决方案

Zypher 的“Proof of Prompt”技术旨在解决这一挑战。通过利用零知识证明 (ZKP) 技术，“Proof of Prompt”可以验证系统提示词在每次调用中是否保持一致，而无需透露其实际内容。换句话说，它为开发者和用户提供了一种机制，以确保提示词未被篡改，从而显著提高 LLM 交互的可靠性，同时完全保护隐私。

Proof of Prompt 的技术架构

“Proof of Prompt”的核心实现基于密码学承诺，作为验证的基础：

1. 密码学承诺: 开发者为系统提示词生成一个承诺值，并将其发布到链上。
2. 零知识验证: 每次用户与 LLM 交互时，模型都会生成一个响应以及一个零知识证明，以验证所使用的提示词与原始承诺值是否一致。
3. 链上验证: 区块链上的智能合约验证 zkProof 和承诺值是否匹配，确保提示词未被更改。

Proof of Prompt 的最新技术进展

在“Proof of Prompt”的实现中，传输层安全协议 (TLS) 扮演着至关重要的角色。TLS 是用于确保互联网数据传输安全的标准协议，支持多种加密算法。了解这些算法的特点有助于更好地理解 Zypher 在这一领域的创新。

已提供关于 ChaCha20 和 AES 在 TLS 中应用的更详细说明。TLS 通常使用带关联数据的认证加密 (AEAD) 算法来确保加密数据的完整性和真实性。这意味着 ChaCha20 和 AES 通常与其他认证加密机制结合使用，例如 ChaCha20-Poly1305 或 AES-GCM。

ChaCha20-Poly1305 和 AES-GCM 的技术优势

ChaCha20-Poly1305: 作为一种 AEAD 模式，ChaCha20-Poly1305 结合了 ChaCha20 的流加密效率和 Poly1305 的消息认证能力。它不仅提供快速的加密处理，而且有效地防止数据篡改。这使其特别适用于硬件加速能力有限的环境，例如嵌入式设备或移动平台。

AES-GCM: AES-GCM（Galois/Counter 模式）是一种基于分组加密的认证加密模式。通过将高效的分组加密与 Galois 认证机制相结合，AES-GCM 在硬件加速环境中实现了高性能，使其成为服务器端应用程序和数据中心的理想选择。

Proof of Prompt 的技术创新

在“Proof of Prompt”框架中，Zypher 不仅支持 ChaCha20 和 AES 这两种主流加密算法，而且充分利用了它们在 zkCircuits 中各自的优势。ChaCha20 的电路占用空间较小，使其更适用于需要降低电路复杂性的应用。另一方面，AES 受益于硬件加速和广泛的行业采用，使其成为高性能环境的可靠选择。

通过将这些主流 TLS 加密算法集成到零知识证明 (ZKP) 环境中，Zypher 取得了几个关键突破：

1. 电路规模缩减: Zypher 的 zkCircuit 设计将电路规模缩小了一个数量级，与传统的 ZKP 方法相比，显著降低了计算成本和资源消耗。
2. 改进的验证效率: 通过结合 AES 和 ChaCha20 的认证加密模式，“Proof of Prompt”提高了验证过程的效率，确保更快的响应时间和改进的用户体验。
3. 增强的加密灵活性: 无论是在服务器端应用程序上使用 AES-GCM，还是在移动和嵌入式设备上使用 ChaCha20-Poly1305，“Proof of Prompt”都能灵活适应不同的硬件条件和性能要求。

Zypher 的创新在于将 AES 和 ChaCha20 集成到零知识电路 (zkCircuits) 中。由于 ChaCha20 比 AES 需要更少的电路资源，Zypher 有效地支持了这两种算法。这一技术突破显著降低了 zkCircuit 的复杂性，同时保持了 TLS 环境的效率和可靠性。通过优化电路设计，Zypher 成功地提升了这些加密算法在 ZKP 框架中的地位，使其成为“Proof of Prompt”实际实现的核心驱动力。

Proof of Prompt 的行业应用

1. 链上金融

在去中心化金融 (DeFi) 领域，许多协议依赖于复杂的算法来确保流动性、抵押品安全和整体市场稳定性。“Proof of Prompt”提供了一种强大的验证机制，为各种链上金融场景带来透明度和可信度：

• 去中心化交易所 (DEX): 许多 DEX 使用自动做市商 (AMM) 模型来提供流动性。“Proof of Prompt”可以验证 AMM 价格曲线、手续费分配和收入分成计算是否与预定义算法一致。这可以防止由于代码更改或外部攻击而导致的价格操纵等潜在风险。
• 合成资产和稳定币协议: 发行合成资产和稳定币的协议通常依赖于基于抵押品的机制。“Proof of Prompt”确保抵押率计算和清算规则严格遵循最初定义的模型。这增加了用户的信任度，并有助于降低市场波动性。
• 借贷和清算平台: 链上借贷协议通过严格的清算规则和利率调整来维持系统稳定性。“Proof of Prompt”验证这些规则保持不变，确保一个安全的环境，让用户和机构都能安全地参与借贷活动。

2. 链下金融（传统金融）

在传统金融机构中，“Proof of Prompt”提供了一种提高透明度和建立客户信任的新方法：

• 增强对定价模型的信任: 传统金融中的定价策略（例如贷款利率、外汇汇率等）通常依赖于内部模型。由于这些模型的透明度直接影响客户的信任，“Proof of Prompt”可以验证定价模型是否始终符合预定义的规则，确保它们未因内部运营或外部干预而被更改。
• 风险控制模型的验证: 风险管理模型——包括信用评分和压力测试——对金融决策至关重要。“Proof of Prompt”使机构能够向客户、合作伙伴和监管机构证明其风险评估算法保持不变，并且未被操纵或绕过。
• 支付和结算的透明度: 在跨境支付和复杂的结算流程中，“Proof of Prompt”可以验证交易费用和佣金计算的透明度和一致性。这减少了国际客户的不确定性，并增强了金融机构的竞争力。

3. Web3 游戏和 NFT 生态系统

“Proof of Prompt”还可以作为区块链游戏和数字收藏品平台的安全机制：

• 链上游戏规则验证: 在基于区块链的游戏中，“Proof of Prompt”可以验证游戏内奖励分配规则、经济模型稳定性和智能合约逻辑的一致性。这确保了游戏生态系统中的公平性和透明度。
• NFT 铸造和分发: 在 NFT 平台上，开发者可以使用“Proof of Prompt”来验证 NFT 的原始元数据和铸造逻辑是否未被篡改，从而提高买家对平台的信心。
• 跨游戏经济互动: 对于支持跨游戏资产的生态系统，“Proof of Prompt”确保资产转换规则和使用条件保持不变，从而在跨游戏经济中促进信任和稳定性。

4. DAO 治理和社区管理

“Proof of Prompt”也适用于去中心化自治组织 (DAO) 治理：

• 治理提案的验证: DAO 可以使用“Proof of Prompt”来确保已批准的提案在执行过程中遵循预定义的规则，防止因篡改治理代码而引起的争议。
• 资金分配的透明度: 通过验证资金分配规则和激励机制，“Proof of Prompt”确保 DAO 资金分配保持公平透明，从而提高社区信任度。
• 跨链治理互操作性: 在多链生态系统中，“Proof of Prompt”可以验证不同链上治理机制的逻辑一致性，从而促进透明的跨链协作和社区治理。

5. 去中心化存储和内容验证

在去中心化存储和内容分发领域，“Proof of Prompt”提供了以下应用：

• 存储数据的完整性验证: “Proof of Prompt”确保存储在去中心化网络上的数据未被篡改，并与开发者的原始规范保持一致。
• 内容访问规则的透明度: 对于需要特定访问条件的内容（例如付费订阅或基于权限的文档），“Proof of Prompt”可以验证访问规则保持不变。
• 值得信赖的去中心化 CDN 验证: 在分布式内容分发网络 (CDN) 中，“Proof of Prompt”验证 CDN 节点提供的内容是否与原始承诺值匹配，从而增强用户对内容分发质量的信任。

推动行业信任的里程碑

Zypher 的“Proof of Prompt”技术将 AES 和 ChaCha20（两种成熟的 TLS 加密算法）与零知识证明 (ZKP) 相结合，创建了一个高效且可靠的验证框架。这项创新不仅提高了技术性能，而且降低了开发成本，并降低了采用门槛。“Proof of Prompt”不仅解决了现有 LLM 系统中的信任问题，而且为更广泛的行业应用树立了信任的新标杆。